В arima
функции в R, то , что делает order(1, 0, 12)
среднее? Каковы ценности , которые могут быть назначены p
, d
, q
и что этот процесс , чтобы найти эти значения?
В arima
функции в R, то , что делает order(1, 0, 12)
среднее? Каковы ценности , которые могут быть назначены p
, d
, q
и что этот процесс , чтобы найти эти значения?
Ответы:
Что означает ARIMA (1, 0, 12)?
Специально для вашей модели ARIMA (1, 0, 12) означает, что вы описываете некоторую переменную ответа (Y), комбинируя авторегрессивную модель 1-го порядка и модель скользящего среднего 12-го порядка. Хороший способ думать об этом (AR, I, MA). Это заставляет вашу модель выглядеть следующим образом:
Y = (Авторегрессивные параметры) + (Параметры скользящего среднего)
0 в промежутке от 1 до 12 представляет часть модели «I» (интегративную часть) и обозначает модель, в которой вы берете разницу между данными переменной ответа - это можно сделать с нестационарными данными и не похоже, что вы имеете дело с этим, так что вы можете просто проигнорировать это.
Ссылка, которую опубликовал DanTheMan, показывает хороший набор моделей, которые могут помочь вам понять ваши, сравнив их с этими.
Какие значения можно присвоить p, d, q?
Много разных целых чисел. Существуют диагностические тесты, которые вы можете сделать, чтобы попытаться найти наилучшие значения p, d, q (см. Часть 3).
Как происходит поиск значений p, d, q?
Есть несколько способов, и я не намерен быть исчерпывающим:
Не зная, сколько еще вам нужно знать, я не могу идти дальше, но если у вас есть больше вопросов, не стесняйтесь спрашивать, и, возможно, я или кто-то другой, могу помочь.
* Редактировать : Все способы найти p, d, q, которые я перечислил здесь, можно найти в TS-пакете R, если вы знакомы с R.
order(p,d,q)
означает, что у вас есть модель ARIMA (p, d, q): , где - оператор запаздывания, а также . θ ( B ) = 1 + θ 1 B + ⋯ + θ q B q
Лучший способ найти p, d, q
значения в R - это использовать auto.arima
функцию из library(forecast)
. Например, auto.arima(x, ic = "aic")
. Для получения дополнительной информации посмотрите вверх ?auto.arima
.
?arima
в консоли, вы получите страницу справки функции. Что касается вариантаorder
, он говорит: «Спецификация несезонной части модели ARIMA: три компонента (p, d, q) - это порядок AR, степень разности и порядок MA». Также ознакомьтесь с примерами, и вы всегда можете поиграть с самим собой. Есть также хорошие книги, которые дают введение в анализ временных рядов в R. Shumway / Stoffer - только одна.